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【Pythonプログラミング】Pandasの基本 〜表形式データ・データ分析〜 初心者向けのDataFrameの操作入門!
後編 ▶︎ https://youtu.be/lMt72Gggph4
Pythonプログラミングに関する情報を発信しているサプーです!
この動画はPythonのPandasのライブラリの使い方について解説しています。表形式データ(テーブルデータ)の操作やデータ分析、機械学習の分野でもよく使われるPandasのDataFrameの操作の基本について学べます😊
・DataFrameとは?
・DataFrameから特定の列・行を抽出
・DataFrameの列同士の演算・加工
・統計量の取得
これらについて説明しています!!
実際にPythonコードを動かして実演しているので、最後まで見てもらえたら嬉しいです😊
💙 メンバーシップ 💙
説明動画 ▶︎ https://youtu.be/-Pc2SAxKSC4
登録 ▶︎ https://www.youtube.com/channel/UC5Kgc_HNzx4GJ-w4QMeeKiQ/join
iPhoneの方はこらから ▶︎ https://twitter.com/PythonSuppl/status/1466049000658718729?s=20
💻 動作環境 💻
Windows 10
Python 3.9.0
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⭐️ チャプター ⭐️
0:00 今日のテーマ「Pandasの基本 (DataFrame操作)」
0:37 Pandasとは?
3:48 DataFrameの作成
5:39 Seriesの作成
7:13 ExcelからDataFrameを作成
10:03 jupyter notebookの使用
11:25 CSVからDataFrame作成
12:02 特定の列・行の抽出
17:44 条件でデータを抽出
21:28 統計量の取得
23:35 列単位で演算・加工
25:52 エンディング
💜 チャンネル説明 💜
Pythonプログラミングについて解説するVtuber サプーです✨
初心者でも分かりやすく、Pythonを体系的に学習できるような動画をアップロードしていきます!
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#Python
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#AI
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#Python #プログラミング #初心者 #入門 #パイソン #基本 #DataFrame #Pandas #パンダス #データフレーム #機械学習 #データ分析 #AI
2021年08月09日
00:00:00 - 00:28:14
初学者から2時間で習得!Excelデータ分析・完全講義
エクセルで自由自在に統計解析やデータアナリティクスができるようになりましょう。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!
※内容としては過去動画のまとめですが、内容の補足や追加をしたため全て撮り直しております。
【Excelファイルのダウンロードサイト】
https://analysis-navi.com/?p=4032
【応用編はこちら】
https://youtu.be/56pmYCZZuN8
【目次】
■ 導入
0:37 なぜExcelのデータ分析を学ぶ必要があるのか
■ 集計のワザ
7:10 フィルターの使い方
11:03 基本的な関数
19:08 基本的なグラフ(導入)
├ 19:30 棒グラフ
├ 22:58 折れ線グラフ
├ 26:24 散布図
├ 28:29 ヒストグラム
└ 33:42 箱ひげ図
38:31 ピボットテーブル
■ 分析のワザ
44:36 相関分析
56:13 仮説検定(導入)
├ 57:00 t検定
└ 1:11:35 分散分析[ANOVA]
1:23:20 回帰分析(導入)
├ 1:25:55 単回帰分析
└ 1:39:13 重回帰分析
【キーワード】
データサイエンス
F検定
多重共線性(マルチコ)
ビジネス統計スペシャリスト
#エクセル
#データ分析
#統計学
#データサイエンス
2022年02月27日
00:00:00 - 01:55:54
【強化学習】TD法 - 期待と不安が交じるベルマン作用素のデータ近似【強化学習の基礎アルゴリズム】RL vol. 13 #174 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
TD 法は期待と不安が入り交じった気持ちのアルゴリズム!
多くの強化学習手法の基礎なので、バッチリ抑えておきましょう!
次回から、TD 法の発展として、Q 学習や SARSA などをお届け!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
To Be Appeared
【参考文献】
分析モデル入門
https://amzn.to/3Ng0nC7
私の本! この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。
合わせてみていただくと分かり易いかと!
強化学習(第2版)
https://amzn.to/3K4QsR8
Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ!
ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/
強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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理論家向けの方にはこちら!
しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習
https://amzn.to/3XYDrOM
手を動かしながら学びたい人向け!
サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます!
将棋AIで学ぶディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929
強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず!
そういう人におすすめ!
将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。
将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください!
更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa
強化学習の基礎と深層強化学習
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning
合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。
【宣伝:本も買ってね!】
データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7
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活動継続のためのご支援をお願いしています。詳細はこちら!
クラファン(月額)はこちら → https://community.camp-fire.jp/projects/view/709000
(クラファン始めた理由の動画 → https://www.youtube.com/watch?v=vXY34njwL4o )
【終わりに】
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼、インターンの応募は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。
AIcia Solid Project - Official Website - https://sites.google.com/view/aicia-official/top
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動画編集:AIbis Solid (妹)
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2024年03月22日
00:00:00 - 00:37:39
【超簡単Webアプリ】streamlitでWebアプリを最速で作ってネット公開!〜 プログラミング初心者向け 〜
Pythonプログラミングに関する情報を発信しているサプーです!
この動画はWebアプリが簡単に作れて、簡単にWeb公開できるstreamlitを解説している動画です!
・streamlitとは?
・画面の作り方、フォームの作り方
・マルチページの作り方
・ネットに公開してデプロイする方法
これらについて説明しています💙
実際にPythonコードを動かして実演しているので、最後まで見てもらえたら嬉しいです😊
💙 メンバーシップ 💙
説明動画 ▶︎ https://youtu.be/-Pc2SAxKSC4
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⭐️ チャプター ⭐️
0:00 今日のテーマ「Pythonのstreamlit」
0:33 streamlitとは?
2:38 画面の作り方
5:20 テキスト・インプットウィジェット
18:28 データ分析関連のウィジェット
22:25 レイアウト変更
24:21 マルチページアプリ2
6:57 ネットへの公開方法
33:48 エンディング
🎥 関連動画 🎥
Flask ▶︎ https://youtu.be/EQIAzH0HvzQ
OpenCV ▶︎ https://youtu.be/SNTkI7aYzYE
Pandas ▶︎ https://youtu.be/HYWQbAdsG6s
matplotlib ▶︎ https://youtu.be/axfOUJGgxQI
requirements.txt ▶︎ https://youtu.be/iiFs3u6VkFE
Git ▶︎ https://youtu.be/6SLMB7BPG9E
🌎 参考URL 🌎
Streamlit inputウィジェット ▶︎ https://docs.streamlit.io/library/api-reference/widgets#input-widgets
Streamlit グラフウィジェット ▶︎ https://docs.streamlit.io/library/api-reference/charts#chart-elements
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Streamlit Cloud ▶︎ https://streamlit.io/cloud
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2022年07月10日
00:00:00 - 00:34:10
【Pythonプログラミング】Pandasの基本 (後編) 〜 表形式データ・データ分析 〜 初心者向けのDataFrameの操作入門!
Pandas 前編 ▶︎ https://youtu.be/HYWQbAdsG6s
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・DataFrameで集計
・DataFrameの結合
・DataFrameとラムダ式
・グラフの描画
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⭐️ チャプター ⭐️
0:00 今日のテーマ「Pandasの基本 (DataFrame操作)」
0:38 GroupByによる集計
6:10 index・columnsの変更
11:05 concatによる結合
15:12 mergeによる結合
20:47 map + ラムダ式
23:44 グラフ描画
25:57 エンディング
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2021年08月14日
00:00:00 - 00:26:39
これで完璧!Excelデータ分析・完全講義【応用編】
エクセルでさらに自由に統計解析やデータアナリティクスができるようになりましょう。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!
【Excelファイルのダウンロードサイト】
https://analysis-navi.com/?p=4032
【入門編はこちら】
https://youtu.be/xz151IIp6us
【目次】
■ 集計の集計ワザ
1:49 プラスアルファのグラフ
├ 1:56 バブルチャート
└ 9:39 パレート図/ABC分析
13:53 データの結合(XLOOKUP)
■ 分析の応用ワザ
20:22 カイ二乗検定
38:15 プラスアルファの重回帰分析(ダミー変数、交互作用)
1:03:33 時系列分析
├ 1:04:11 時系列データの集計
└ 1:08:34 時系列データの予測
1:17:10 ソルバー
├ 1:17:44 整数最適化
└ 1:31:56 組み合わせ最適化
【キーワード】
絶対参照
ダミー変数
交互作用
指数平滑法
整数計画問題
ビジネス統計スペシャリスト
#エクセル
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#統計学
#データサイエンス
2022年03月13日
00:00:00 - 01:46:36
エクセルで「重回帰分析」が使えるようになる動画
前回の単回帰分析に続き、今回は「重回帰分析」をご紹介します。
こちらもExcelのデータ分析機能を使えば一瞬で実行することができます。
#データ分析
2020年07月24日
00:00:00 - 00:10:56
80分で学ぶ!Pythonによる回帰分析の基本【Pythonデータサイエンス超入門】
様々な場面で活躍するデータ分析手法「回帰分析」をPythonで実行できるようになりましょう!
ライブラリはstatsmodelsを使用しています。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!
【ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4101
0:00 イントロダクション
4:33 回帰分析とは?
14:22 Pythonで回帰分析を行う準備
17:11 ダミー変数の作成
19:30 回帰分析の実行
23:03 回帰分析の結果の解釈
30:27 Formula APIによる回帰分析の実行
34:00 特徴量エンジニアリング
41:38 未来予測
45:12 グラフ作成による精度確認
52:26 ラッソ回帰、リッジ回帰、Elastic Net
1:05:45 ロジスティック回帰
1:19:25 ポアソン回帰
1:22:15 クロージング
【キーワード】
線形回帰
p値
交互作用
多重共線性(マルチコ)
価格弾性力
L1正則化/L2正則化
MSE(平均二乗誤差)
RMSE(二乗平均平方根誤差)
リンク関数
#Python #データサイエンス
#データサイエンス
2022年09月10日
00:00:00 - 01:24:31
【強化学習】強化学習は行動選択の科学である【広大な分野だけどコアはこれ!】RL vol. 1 #151 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
強化学習についての解説シリーズを始めます!
Q. 強化学習とは? → A. 行動選択の科学です。
非常に膨大な研究と実践が広がる強化学習ですが、一言で言うならこれだと思う!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
To Be Appeared
【参考文献】
分析モデル入門
https://amzn.to/3Ng0nC7
私の本! この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。
合わせてみていただくと分かり易いかと!
強化学習(第2版)
https://amzn.to/3K4QsR8
Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ!
ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/
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将棋AIで学ぶディープラーニング
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強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず!
そういう人におすすめ!
将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。
将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください!
更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa
強化学習の基礎と深層強化学習
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning
合間に広告が貼ることが極めて重い欠点ですが、内容は素晴らしく、全体感を見渡すことができます。
【宣伝:本も買ってね!】
データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7
【終わりに】
ご視聴ありがとうございました!
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2023年07月21日
00:00:00 - 00:09:40
【強化学習】ベルマン期待方程式 - 2手先を読んで価値を算出【強化学習の基礎方程式】RL vol. 9 #166 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
難解なベルマン方程式も「2手先を読む」という観点で見ればスッキリ!VからQ、QからVの1手先の方程式と合わせてどうぞ!
このベルマン期待方程式は、学習でめちゃ使うので、ここで押さえておきましょう!
1:25の行動価値関数のベルマン方程式から割引率γが抜けていました。正しいものは36:17頃のまとめにあります。
26:55の状態価値関数のベルマン方程式、36:20の行動価値関数の1手先の未来の式から、p(r | s, a) のあとの r が抜けていました。
動画内の誤り一覧 http://bit.ly/error_asp
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
0:00 イントロ
1:04 ベルマン期待方程式とは
2:57 記号の復習
9:57 ベルマン方程式の正体に迫る
11:32 ステップ1:状態の次は行動
15:27 ステップ2:行動の次は報酬と次の状態
20:27 γが入る理由
26:07 ステップ3:いざベルマン方程式!
30:40 数学的証明
36:17 まとめ
38:54 エンディングトーク
【紹介した過去動画】
TBA
【参考文献】
分析モデル入門
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2023年12月22日
00:00:00 - 00:40:04
30分でわかる! エクセル統計分析 超入門!!〜データ分析の基本〜
Excelをもうちょっと使いこなしたい方や、仕事で統計学を活かしてみたい方は是非ご覧ください!
【アジェンダ】
前半:「データを見る」編
1:22〜 フィルター
3:01〜 グラフ(ヒストグラム、箱ひげ図、など)
後半:「データを集計する」編
13:39〜 関数(STDEVP、MODE.MULT、AVERAGEIF、など)
24:52〜 ピボットテーブル
#Excel
#統計学
#標準偏差
#データサイエンス
2021年07月18日
00:00:00 - 00:30:41
Pythonの環境を作ろう!〜Jupyter notebookのインストールと使い方〜
【リメイク版できました】https://youtu.be/R3DGb8G0JAk
Pythonでデータ分析したい方の第一歩目として、分析を実行するために必要な「Jupyter notebook」を、お使いのパソコンにダウンロードして使えるようにしましょう。
本動画ではAnacondaから導入し、基本的な操作方法についてもご紹介します。
【リメイクしました】
https://youtu.be/R3DGb8G0JAk
【Anacondaインストールページ】
https://www.anaconda.com/
2020年12月27日
00:00:00 - 00:12:40
【量子計算】量子ビットと確率【重ね合わせの原理をちゃんと理解しよう!】 #140 #VRアカデミア #量子計算 #量子コンピューター
量子コンピューターは「重ね合わせの原理」で同時に計算できるから早い。
よく考えたら意味がよくわからなくないですか?
正しく量子計算を理解するために、入門編として、簡単な例を通して見ていこうと思っています。
乞うご期待!
▼プレイリスト
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxIn187aezRyQQDGGYbdoxTP
予定:
① 量子ビットと確率
② 量子演算(量子ゲート)
③ 2量子ビットと関数
④ Deutsch-Josza のアルゴリズム
⑤ 量子超越性への道
▼告知:本を出したよ!
データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
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▼参考文献
一部翻訳がやばいですが、今はこれが一番おすすめ!
量子コンピュータによる機械学習
https://amzn.to/3QIIKgF
これはいつか読みたい(まだ読んでないので内容の保証はできませんが)
量子コンピューティング: 基本アルゴリズムから量子機械学習まで
https://amzn.to/3QqQt3e
▼終わりに
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2022年08月12日
00:00:00 - 00:20:57
【強化学習】マルコフ決定過程 - 強化学習の問題設定を決めてくれるやつ【5つのうち大事なのは2つ!】RL vol. 4 #155 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
マルコフ決定過程 (MDP) が強化学習の問題設定を与えてくれます。
なんか定義見るとやばい集合2連打から始まりますが、大事なのはそれ以外の3つ(のうち特に2つだけ)
ポイントを抑えて MDP と仲良くなりましょう!
※強化学習は広い分野です。これ以外の定式化もたくさんあります。別のものに出会ったら、それを学んでみてください!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
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データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7
【終わりに】
ご視聴ありがとうございました!
面白かったら高評価、チャンネル登録お願いします。
動画の質問、感想などは、コメント欄や Twitter にどうぞ!
お仕事、コラボのご依頼は、公式 WebPage や Twitter の DM からお願い致します。
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2023年09月01日
00:00:00 - 00:19:05
エクセルで「t検定」が使えるようになる動画
様々な場面で使える、とっても便利なデータ分析の手法「t検定」を学び、Excelで使いこなせるようになりましょう!
【アジェンダ】
・t検定とは
・t検定が使われる事例
・t検定を行う上での注意点
・Excelによるt検定の実行
・結果の見方
【キーワード】仮説検定、F検定、有意水準、片側検定、両側検定
#t検定 #Excel
2020年06月28日
00:00:00 - 00:18:32
【強化学習】価値反復法 - いきなり最適方策を推定!【GPIの元ネタ】RL vol. 12 #172 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
価値反復法では、ベルマン最適作用素を用いることで、いきなり最適方策を手に入れることができます。マルコフ決定過程を知る必要があり、状態数が多いと使えないですが、これも基礎で大事なアルゴリズムです!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
00:00 オープニング
00:42 価値反復法とは
03:25 今の状況のおさらい
04:47 復習
07:31 ベルマン最適作用素
12:48 最適方策を計算
15:18 まとめ
17:37 エンディング
【参考文献】
分析モデル入門
https://amzn.to/3Ng0nC7
私の本! この動画シリーズは、この第3部 強化学習 の内容を動画向けにアレンジ、大幅追加、大幅削除したものです。
合わせてみていただくと分かり易いかと!
強化学習(第2版)
https://amzn.to/3K4QsR8
Sutton 先生の「強化学習」本の和訳です。分厚いですが、時間があり、基礎をしっかり学びたい人におすすめ!
ちなみに、英語版は公式で pdf もダウンロードできます → http://incompleteideas.net/book/
強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
https://amzn.to/44R2XYr
理論家向けの方にはこちら!
しっかりと数式が解説されており、基礎の理論をしっかりと学ぶことができます。
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習
https://amzn.to/3XYDrOM
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サンプルコードとともに、基礎的な強化学習アルゴリズムを学べます!
将棋AIで学ぶディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/dp/B07B7JJ929
強化学習というと、将棋 AI を思い浮かべる人も少なくないはず!
そういう人におすすめ!
将棋 AI 向けの強化学習は、他の参考文献にある方法とはかなり異なる方法で作られます。
将棋を目指す方は、ぜひこれを見てみてください!
更に強いのを作るならこれ → https://amzn.to/3pU1aDa
強化学習の基礎と深層強化学習
https://www.slideshare.net/ShotaImai3/rlssdeepreinforcementlearning
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【終わりに】
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2024年02月25日
00:00:00 - 00:18:58
【強化学習】GPIと構造図 - 4つの対象の関係を図示して混乱と決別する!【強化学習は、探索と学習のループ】RL vol. 8 #164 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
【神回】強化学習特有の Generalized Policy Iteration という考え方をお伝えしつつ、
強化学習4つの対象と、その関係と、GPI のループの図示を紹介します。
これでかなり強化学習は学びやすくなると思う!!!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
0:00 イントロ
01:38 本編スタート!
02:03 復習
04:28 Generalized Policy Iterationとは
07:52 強化学習の勉強の難しさ
11:24 強化学習4つの対象
15:06 エンディングトーク
【紹介した過去動画】
第3回:【強化学習】全体像を見据えておこう【2つのループが特徴】
https://www.youtube.com/watch?v=_DX4HoyjnNU
第7回:【強化学習】価値関数 - 最適化の主役はこいつ!【価値関数を通して収益最大化】
https://www.youtube.com/watch?v=SI6CfIzEMF8
【参考文献】
分析モデル入門
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2023年12月08日
00:00:00 - 00:16:17
【強化学習】方策反復法 - 方策評価と方策更新の繰り返しで最適方策を見つけよう!【GPIの元ネタ】RL vol. 11 #170 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
方策反復法は、かなり多くの強化学習アルゴリズムの元ネタになっている手法で、これを深く理解すれば、深層強化学習の複雑なアルゴリズムもかなり理解で切るようになります!
みんなもレッツ Policy Iteration!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
00:00 オープニング
00:50 方策反復法
05:23 方策評価
10:55 連立1次方程式?
14:56 解の存在について
16:05 計算方法について
17:19 ベルマン作用素
23:35 方策更新
28:06 まとめ
33:30 エンディング
34:20 エンディングトーク
【参考文献】
分析モデル入門
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2024年01月26日
00:00:00 - 00:34:57
【強化学習】収益 - 「期待」「割引」収益ってなんだ!?【こいつを最大化します】RL vol. 6 #159 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
強化学習では生の収益ではなく期待割引収益を最大化することが多いです。
「割引」は特に深くて、単なる数学的都合ではなく、実務上・最適化上も大切な意味を持っています。
収益の定義の謎を一気に解明していきましょう!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
To Be Appeared
【参考文献】
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2023年10月13日
00:00:00 - 00:34:40
エクセルで「回帰分析」が使えるようになる動画
マーケティングにも良く使われるデータ分析手法「回帰分析」です。
直線(線形近似)だけでなく、近似曲線の書き方・考え方もご紹介しています。
便利、シンプル、そして強力な手法なので、是非ご活用ください。
#近似曲線 #指数関数
2020年07月18日
00:00:00 - 00:15:00
【共分散行列①】ベクトルに意味が宿ります【行列⑩分散・共分散行列】 #141 #VRアカデミア #線型代数入門
行列をわかりやすく理解するシリーズ!
今回から分析との関連に移ります。分散・共分散行列の紹介と、こいつがベクトルに意味を授ける過程をお伝えします!
▼告知:本を出したよ!
データサイエンスに頻出の分析モデルを、全領域、深く、書きあげました!
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 https://amzn.to/3Ng0nC7
▼関連資料
線型代数基礎シリーズ - YouTube プレイリスト
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKfmufxF59vaZECZJD5j6rd
線型代数つまみぐい - YouTube プレイリスト (実践を通して線型代数を色々見てますー)
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKW4fdRvBu3P3cMPpxSXEu1
▼参考文献
おすすめじゃないラスボス
線形代数の世界―抽象数学の入り口 (大学数学の入門)
https://amzn.to/3MGaIIq
▼終わりに
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2022年08月19日
00:00:00 - 00:17:17
1時間ちょっとで学ぶ!Pandasの基本【Pythonデータサイエンス超入門】
データ分析ライブラリ「pandas」の使い方の超入門編です。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!
【CSVダウンロード&ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4074
【目次】
0:00 オープニング
3:47 pandasとは
6:03 第一章:データの確認
6:03 ├ CSVの読み込み
11:08 ├ 一部の行/列の抽出
17:08 ├ 条件による行の抽出(フィルター)
20:58 ├ データの並び替え(ソート)
23:20 └ CSVへの書き出し
27:43 第二章:データの集計
28:07 ├ データの集計
30:59 └ 条件ごとのデータの集計
36:39 第三章:データの整形
38:34 ├ 重複行処理
44:46 ├ 欠損値処理
51:19 └ 形状変換
55:35 第四章:データの結合
59:58 ├ joinによる結合
1:02:50 ├ mergeによる結合
1:07:30 └ concatによる結合
1:09:46 クロージング
【キーワード】
内部結合(inner join)
左外部結合(left join)
右内部結合(right join)
外部結合(outer join)
#Python #データサイエンス
#データサイエンス
2022年06月18日
00:00:00 - 01:11:25
Excelで始める「統計的因果推論」超入門!〜正しく効果測定しよう〜
単純な相関分析や回帰分析では、データの背後に潜む真の「原因と結果」の関係を見極めることは難しいことが多いです。統計的因果推論はデータから因果関係を明らかにするための強力なツールです。これによりビジネスの意思決定や研究活動など、さまざまな分野での課題解決に役立てましょう!
Super Thanksによる応援や、お気軽なコメントを頂けますと大変励みになります!
【Excelファイルのダウンロードサイト】
https://analysis-navi.com/?p=4135
【目次】
0:16 統計的因果推論とは?
9:17 仮説検定
14:41 回帰分析
23:29 RDD(回帰不連続デザイン)
29:09 DID(差の差法/差分の差分法)
41:37 ITSA(分割時系列デザイン)
【キーワード】
t検定
F検定
重回帰分析
ChatGPT
平行トレンド仮定
#エクセル
#データ分析
#統計学
#データサイエンス
2023年09月16日
00:00:00 - 00:51:30
【強化学習】全体像を見据えておこう【2つのループが特徴】RL vol. 3 #153 #VRアカデミア #ReinforcementLearning
強化学習は全体像の把握が大変!
それをまず最初に紹介します。
2つのループを意識しながら色々勉強していきましょう!
【プレイリスト】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxI1OywfnxXCDTWGtYL2NxJR
【目次】
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2023年08月04日
00:00:00 - 00:12:45
エクセルで「分散分析(ANOVA)」が出来るようになる動画
Excelのデータ分析機能を使って分散分析を実行する方法をご紹介します。
t検定と似ていますが、データの数が3つ以上ある場合はこちらを使うようにしましょう。
#データサイエンス
2021年08月22日
00:00:00 - 00:13:18
2時間で学ぶ!Pythonの基本【Pythonデータサイエンス超入門】
Pythonでデータ分析をしてみたい人のための基礎講座シリーズ、第一弾です。
まずはお使いのパソコンでPythonを使えるようにし、基本的なPythonの構文を学びましょう。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります!
【ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4054
【目次】
0:45 導入
3:58 なぜデータサイエンス×Pythonを学ぶのか
13:18 Pythonを使う準備(Anacondaのインストール)
17:31 JupyterLabの基本操作
25:20 print文/コメント
29:15 変数/データ型
37:07 数値型の基本操作
42:13 文字列型の基本操作
49:53 if文
1:00:04 for文
1:04:50 while文
1:14:02 リスト/タプル/辞書
1:29:41 関数
1:36:54 クラス/インスタンス
1:50:41 クロージング
#Python #データサイエンス
#データサイエンス
2022年05月28日
00:00:00 - 01:52:26
よく使う10種の「確率分布」を覚えよう!〜どんな事象がどんな分布なのか?〜
事象を何でもかんでも正規分布と決めつけず、データに見合った適切な確率分布を知り、より正しいデータ分析ができるようになりましょう!!
【紹介する分布】
■離散型
離散一様分布
二項分布
ポアソン分布
幾何分布
負の二項分布
■連続型
正規分布
対数正規分布
指数分布
ガンマ分布
ワイブル分布
#データサイエンス
2021年10月03日
00:00:00 - 00:41:04
【時系列分析③】ARMA過程と誤差項の意味【ついに時系列の始まり!】 #VRアカデミア #033
いよいよ時系列分析の始まりです。
今日は登場人物紹介と、誤差項に秘められた意味について解説します。
時系列分析シリーズ : 時系列分析: https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxJV9Az0hJs0Ralu2N81mO8R
参考文献:
現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~ : https://amzn.to/2xeqCnW
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) : https://amzn.to/2xb0cnf
確率システム入門 (システム制御情報ライブラリー) : https://amzn.to/2xd9Y8d
確率微分方程式 | B.エクセンダール : https://amzn.to/2Fx1fSK
========
C95 出店しました!
現在、叶数理さんの BOOTH で頒布しております!
https://next-nexus.booth.pm/
豪華執筆者による合同誌と、私達のグッズがあります!
( Twitter したことある数学徒さんならわかると思います、、、!)
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#AIciaSolidProject #VRアカデミア #Vtuber #時系列分析 #自己回帰過程 #移動平均過程 #自己回帰移動平均過程 #AR process #MA process #ARMA process
2019年06月26日
00:00:00 - 00:25:06
エクセルで「カイ二乗検定」が使えるようになる動画
ABテストの時にも用いられるχ2検定です。
t検定と並んで使用頻度の高い(使い勝手の良い)仮説検定になりますので、その意味を理解し、正しく実行できるようになりましょう。
#データ分析 #エクセル
2020年08月02日
00:00:00 - 00:14:05
特異値分解による次元削減を解説+画像を圧縮してみます
今回は特異値分解 (singular value decomposition; SVD) についての動画です!
前回:https://youtu.be/9sn0b3tml50
動画で使用したpythonコード:https://k-dm.work/ja/basic/dimensionality_reduction/svd/
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★SNS
twitter: https://twitter.com/intent/follow?screen_name=_K_DM
ブログ: https://kdm.hatenablog.jp/
コード置き場: https://k-dm.work/ja/
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★目次
0:00 タイトル
0:51 特異値分解
1:23 行列Σの対角成分(特異値)
2:23 次元削減の仕組み
3:07 実験の概要:画像を低ランクの行列で近似する
3:53 コードを動かしてみる
5:30 行列Vのイメージ
6:13 まとめ
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★Special Thanks(声)
VOICEVOX:春日部つむぎ
https://tsukushinyoki10.wixsite.com/ktsumugiofficial
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★参考文献
- https://docs.scipy.org/doc/scipy/tutorial/linalg.html
- https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%89%B9%E7%95%B0%E5%80%A4%E5%88%86%E8%A7%A3
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★BGM
午後のカフェ written by 高橋志郎
https://dova-s.jp/bgm/play5954.html
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★このチャンネルについて
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2022年01月23日
00:00:00 - 00:07:02